高空墜物主要有三個來源，一是建筑物外墻以及廣告牌、燈箱等；二是高層居民隨手丟棄物；三是陽臺放置物。對于物業(yè)來講，必須日常檢查建筑物外墻以及廣告牌、燈箱等，保障其穩(wěn)固可靠。對于居民來講，要經常查看門窗邊沿螺絲和窗框是否出現(xiàn)松動脫落、外窗玻璃是否變形、破裂或發(fā)生松動、查陽臺懸掛物是否松動，以及陽臺種植植物、花盆等是否有墜落風險、外墻滲水情況。特別需要提醒的是，每個人應該嚴格律已，并相互監(jiān)督，堅決杜絕高空拋物行為，避免悲劇發(fā)生。高空拋物是高層社區(qū)的一大頑疾，由于一直以來缺乏有效的監(jiān)控手段，難以追究到相關責任夫，造成高空拋物行為屢禁不止，不僅影響小區(qū)的環(huán)境，而且給小區(qū)居民帶來很大的安全隱患。那么如何從利用AI技術手段檢測社區(qū)高空拋空行為，以防患于未然?

隨著人工智能技術在算力和算法方面的突破，AI結合監(jiān)控攝像機的設計方案，將樓外立面由下至上實現(xiàn)小區(qū)樓房陽臺區(qū)域監(jiān)視全覆蓋。當有高空墜物時，通過智能分析算法可快速檢測并報警，同時，便于后臺實時發(fā)現(xiàn)警情并溯源，助力公安人員查到相關責任人，進而對其追究其責任。甚至，AI智能分析可以對人的行為進行檢測分析，提前識別出目標將發(fā)生高空拋物的行為，聯(lián)動聲光提醒，以提前制止危險行為的發(fā)生。

另外，由于小區(qū)陽臺所處的環(huán)境較一般較為復雜，受光照、貓狗蚊蟲、樹葉晃動、陰影，甚至風雨雪天氣等影響，導致背景圖像呈現(xiàn)動態(tài)變化，加上在監(jiān)控區(qū)域內經常有小區(qū)住戶活動，導致智能監(jiān)控檢測誤報率較高，而且適得其反，大大降低監(jiān)控效率。因此，必須通過算法學習庫對AI智能視頻分析功能進行抗干擾訓練，以實現(xiàn)對復雜場景下目標行為的精準識別。

居民住宅小區(qū)樓由于位置、樓層、朝向、間距等關系，對高空拋物監(jiān)控攝像頭的安裝位置以及綜合布控提出較高的要求。要使得攝像機能監(jiān)控的范圍能覆蓋監(jiān)控樓層的陽臺，需要考慮攝像機的立桿位置，它決定了攝像機的視場，同時要求攝像機必須有較大的水平視角以及變焦功能，以協(xié)同達到更好的監(jiān)視范圍，而且攝像機的清晰度也很重要，必須保證能看得清高空拋物的樓層，為AI行為檢測提供數(shù)據源。

除了監(jiān)視范圍覆蓋陽臺區(qū)域外，還應該兼顧到高空拋物的物體落地后的監(jiān)控取證，以避免有的物體被人拿走或是挪動了位置，有的人在拋物后死活不承認丟了東西下樓。因此需要將小區(qū)最易發(fā)生高空拋空的公共道路區(qū)域，納入高空拋物監(jiān)控系統(tǒng)方案中，形成高空拋物整個事前、事中、事后完整的證據鏈。

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